醫療器材在美國上市所需依循的途徑,為申請510(k)審查或上市前審查(Premarket Approval, PMA)。順序上第一步,必須在90天前向美國食品藥物管理局(U.S. Food and Drug Administration, FDA)提出「上市前通知」(Premarket Notification, PMN)申請。所謂的510(K),係指美國《食品、藥物及化妝品法》(Federal Food, Drug, and Cosmetic Act, FD&C Act)第510節之規定,在申請的流程中,FDA會審查廠商所提出的佐證,是否具備與已上市的相同器材一樣之「實質相等性」(Substantial Equivalence),若不具備「實質相等性」,即必須進入PMA申請程序。
FDA指出過往機關接受許多不適當的501(K)審查申請,而必須要求這些不適當的申請廠商進一步補充文件,以進行實質審查。FDA指出這樣的程序,進行過度頻繁的審查,而浪費不少寶貴的資源及人力。FDA於2012年8月10發佈「拒絕接受510(K)審查申請之政策」指導文件草案。作為改善與加強501(K)申請流程之效率與有效性。新的指導文件草案之改善目標,係要求廠商必須提出傳統(Traditional)、特殊(Special)、簡略(Abbreviated)三種不同的申請所需之審查文件,FDA會先進行審查文件是否具備的預先審核,始進行實質審查。廠商必須依照指導文件草案內含的核對表(Checklist)所規定必須提交之審查文件,FDA有15天的時間回應廠商是否完成繳交,或要求廠商在新的15天之內補件,而承認 (Acceptance)形式審查完備,始進行實質審查。廠商亦可針對缺繳之文件,說明不提供之理由,並提出相關證明。指導文件草案提供以下幾個準則,提供審查機關審視核對表完備與否:
FDA透過這樣預先審查之方式,檢視廠商所提出之申請,是否符合形式的要件,而決定是否進行實質審查,以避免浪費行政機關的資源與人力進行不適當的審查,希冀改善FDA目前501(k)審查申請制度之效率與有效性。
本文為「經濟部產業技術司科技專案成果」
為有效達成「歐洲2020策略」以及「歐洲2050減碳」等政策目標,由歐盟所補助設立的歐洲建築科技平台(European Construction Technology Platform, ECTP) 其下能源效率建築協會(Energy Efficient Buildings Association, E2BA),於今年度 (2012) 7月份正式對外發布首份創新研究報告「前瞻建築能源效率之研究–創新及公私部門合作」(Energy-efficient Buildings PPP beyond 2013)。該研究報告開宗明義指出,將規劃於2030年透過創新模式,及公私部門合作之落實,建立一個創新高科技能源效率產業,達到建築物碳中和(Carbon Neutral)、提昇產業技術、創造新工作機會以及落實智慧城市計畫等目標。 本研究報告係從「市場」(Market)的角度出發,嘗試提出具可行性之商業模型(Business model),供決策者參考。有鑒於建築產業在能源消耗及碳排放量占有很大的比例,該報告即指出對於既有建築物翻新與整修之急迫性,也認為應該透過政府部門介入,推動相關措施,並導引民間持續落實。其次,於產業評估效益方面,該報告明確指出,透過提昇建築能源效率,將創造許多新的就業機會,帶動地方經濟發展。綜上,歸納二點供參考,第一,為達成長期能源效率提升之目標,公部門將寄出管制手段並設置公共基金(Public funding),以防止產業市場失靈,有其必要性;第二,產業等實務運用契約型態將歷經質變,長期性的節能績效保證契約(Long-term energy performance guaranteed contract)將被越來越常被引用。 適逢歐洲議會通過能源效率指令(Energy Efficiency Directive),指令中第四條係針對公有建築物翻新之規範條款,對此歐盟會員國已陸續檢討各自國內推動現況,但目前各國仍面對許多問題及挑戰,例如既有建築物翻新整修,一直無法有效提昇件數,以及投入資金過於龐大等等因素,除非政府展現積極介入的決心,支持及並投入資金協助推動,否則成效仍可能維持停滯不前的困,相關趨勢發展值得後續觀察。
經濟合作與發展組織發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》經濟合作與發展組織(Organisation for Economic Co-operation and Development, OECD)於2023年2月23日發布《促進AI可歸責性:在生命週期中治理與管理風險以實現可信賴的AI》(Advancing accountability in AI: Governing and managing risks throughout the lifecycle for trustworthy AI)。本報告整合ISO 31000:2018風險管理框架(risk-management framework)、美國國家標準暨技術研究院(National Institute of Standards and Technology, NIST)人工智慧風險管理框架(Artificial Intelligence Risk Management Framework, AI RMF)與OECD負責任商業行為之盡職調查指南(OECD Due Diligence Guidance for Responsible Business Conduct)等文件,將AI風險管理分為「界定、評估、處理、治理」四個階段: 1.界定:範圍、背景、參與者和風險準則(Define: Scope, context, actors and criteria)。AI風險會因不同使用情境及環境而有差異,第一步應先界定AI系統生命週期中每個階段涉及之範圍、參與者與利害關係人,並就各角色適用適當的風險評估準則。 2.評估:識別並量測AI風險(Assess: Identify and measure AI risks)。透過識別與分析個人、整體及社會層面的問題,評估潛在風險與發生程度,並根據各項基本價值原則及評估標準進行風險量測。 3.處理:預防、減輕或停止AI風險(Treat: Prevent, mitigate, or cease AI risks)。風險處理考慮每個潛在風險的影響,並大致分為與流程相關(Process-related)及技術(Technical)之兩大處理策略。前者要求AI參與者建立系統設計開發之相關管理程序,後者則與系統技術規格相關,處理此類風險可能需重新訓練或重新評估AI模型。 4.治理:監控、紀錄、溝通、諮詢與融入(Govern: Monitor, document, communicate, consult and embed)。透過在組織中導入培養風險管理的文化,並持續監控、審查管理流程、溝通與諮詢,以及保存相關紀錄,以進行治理。治理之重要性在於能為AI風險管理流程進行外在監督,並能夠更廣泛地在不同類型的組織中建立相應機制。
日本國交省公布「基礎建設之數位轉型政策」,期望建構更有效率、安全之社會環境日本國土交通省(下稱「國交省」)於2021年2月9日公布「基礎建設之數位轉型政策(インフラ分野のデジタル・トランスフォーメーション施策)」。此報告係國土交通省基礎設施DX推進本部(国土交通省インフラ分野のDX推進本部)於2021年1月所舉行第三次會議所彙整之政策方針。 針對基礎設施數位轉型之政策實施主要分為四個面向:第一部分強調透過行政程序數位化及網路化,藉以提升效率並加強管理效能,並且提供運用數位生活中各項服務,以增加生活之便利與安全。第二部分說明為實現安全與舒適之勞動環境,減少人工作業之負擔,未來欲活用AI與機器人,使施工作業與技術建設達到無人化,並透過數位化提高專業技術學習效率以培育相關人才。第三部分聚焦於調查、監督檢查領域,如公路、鐵路、河川及機場之檢修,利用資料分析與自動化機械提升日常管理及檢修效率。最後,為順利推行以上數位轉型政策,必須建構能支援數位化的社會。因此,未來除須結合智慧城市(スマートシティ)等數位創新政策,利用資料以具體化社會課題之解決方針外,亦須針對作為數位轉型基礎之3D資料進行環境整備,以利數位轉型之推動。
日本智慧交通挑戰計畫日本經濟產業省於2018年召開「IoT和AI可能衍生之新型態交通服務研究會」(IoTやAIが可能とする新しいモビリティサービス関する研究会),並於2019年4月公布「朝向新型態交通服務之活性化」(新しいモビリティーサービスの活性化に向けて)報告;國土交通省亦自2018年底起召開「都市與地方新型態交通服務懇談會」(都市と地方の新たなモビリティサービス懇談会),於2019年3月公布中間結果。經產省和國土省根據上述會議結論,自2019年4月起,發起支援地方政府挑戰推動新型態交通服務之新計畫「智慧交通挑戰」(スマートモビリティチャレンジ)。 「智慧交通挑戰」計畫之目的,在於促使地方政府與企業合作,以實現自動駕駛社會,並透過新型態交通服務解決既有交通問題和加速地方活性化,其具體措施包括︰(1)透過設置「智慧交通挑戰推進協議會」及舉辦論壇,促進地方政府和企業間共享資訊,形成工作網路;(2)經濟產業省補助新型態交通服務實用化、計畫制定和效果分析等計畫;(3)國土交通省補助MaaS等新型態交通服務實驗,以及建構以解決地區交通服務為目的之模型等計畫。經產省與國土省分別自4月起對外公開募集提案,最終於75個提案中選出28個計畫,將於今年起陸續施行。